Sommario[Nascondere][Spettacolo]
La pandemia in corso ha potenziato il lavoro a distanza e gli strumenti che lo supportano come mai prima d'ora. Lo zoom, ad esempio, ha più che raddoppiato il valore.
Tuttavia, i progressi tecnologici non sono stati così rapidi nel consentire ad analisti di dati e scienziati di dati di collaborare in tempo reale.
Einblick, una startup con sede nel Massachusetts, spera di cambiarlo.
Einblick è una lavagna analitica interattiva che consente agli utenti di analizzare i propri dati visivamente, creare modelli ed effettuare scelte basate sui dati come gruppo.
L'analisi interattiva dei dati è un'estensione di analisi in tempo reale che utilizza un mix di sistemi di database distribuiti e competenze di rendering per accelerare il processo di analisi e consentire agli utenti di sfruttare le capacità analitiche della tecnologia di Business Intelligence.
Basata su sei anni di studio al MIT e alla Brown University, la sua tecnologia aiuta gli utenti a superare le difficoltà associate alla comunicazione a distanza.
Esploriamolo in profondità!
Che cosa è l' intuizione?
Einblick è uno strumento di analisi interattivo costruito su una lavagna che consente ai team di esaminare rapidamente il passato, anticipare il futuro e prendere le migliori decisioni basate sui dati per il proprio business.
Fornisce un'unica soluzione che include una suite completa di strumenti e tecnologie per le operazioni di analisi, dalla purificazione e trasformazione dei dati alla creazione di modelli e all'analisi what-if.
Grazie alla sua semplice interfaccia utente, all'apprendimento automatico all'avanguardia e alle esclusive capacità di data mining, gli utenti non richiedono un background tecnico per eseguire analisi complesse.
Automatizza operazioni complesse e dispendiose in termini di tempo, consentendo a chiunque di rivedere i propri dati e ottenere informazioni utili.
Come funziona?
Ci sono due componenti logici di base in Einblick:
- Applicazione Einblick
- Contenitore Einblick
Applicazione Einblick
Un cluster Kubernetes ospita i contenitori Einblick. Il suo sistema di autenticazione utente sicuro autentica ogni richiesta dell'utente.
I bilanciamento del carico alloca un'applicazione a un contenitore quando un utente si connette ad esso. I container sono repliche identiche che vengono mantenute sincronizzate da un database MongoDB centralizzato.
Quando un utente modifica il proprio spazio di lavoro, MongoDB aggiorna e propaga le nuove informazioni a tutte le repliche, consentendo la collaborazione in tempo reale.
Vale la pena ricordare che, poiché lo stato dell'area di lavoro e il calcolo sono separati, gli utenti simultanei possono eseguire attività nella stessa area di lavoro in esecuzione su contenitori diversi, consentendo la sincronizzazione e il parallelismo.
Contenitore Einblick
Nei container Einblick, i carichi di lavoro vengono eseguiti. Il motore di calcolo progressivo di Einblick, Davos, opera attraverso flussi di dati e consente la velocità interattiva dell'applicazione.
Quando un utente viene assegnato a un container, ogni lavoro viene inviato a Davos, che inizia a estrarre i dati dall'origine dati scelta.
Quando possibile, trasferirà le condizioni del campione all'origine dati sottostante.
In caso contrario, eseguirà la scansione dei dati e calcolerà un campione di serbatoio sull'origine dati. Ogni operatore opera su flussi di dati e i consumatori ottengono copie aggiornate degli output delle attività ogni volta che un operatore esegue un batch.
Una volta determinato il risultato del carico di lavoro, Montana riceve immediatamente nuove copie del risultato del carico di lavoro.
Montana è il livello middleware di Einblick, responsabile della conservazione delle informazioni sull'applicazione/spazio di lavoro, consentendo la collaborazione per sincronizzare lo spazio di lavoro tra gli utenti (MongoDB) e trasmettendo i risultati delle attività a Laax, il suo frontend.
Infine, Laax è il codice Javascript che visualizza i risultati di Davos nel browser dell'utente.
Cos'è Einblick Analytics?
Einblick consente ai team di applicare l'analisi dei dati avanzata per servire una varietà di processi decisionali e di pianificazione strategica:
Analisi descrittiva
I dati possono essere utilizzati per conoscere ciò che è accaduto in passato. Per questa forma di studio vengono comunemente utilizzati strumenti di BI tradizionali (grafici, dashboard e analisi interattive).
Ma esiste una nuova generazione di strumenti di BI (come Sisu) che utilizzano l'apprendimento automatico per aiutare gli analisti a navigare in set di dati ad alta dimensione.
Questi nuovi strumenti evidenziano i fattori chiave, trovano tendenze e persino consigliano grafici. Possono esporre automaticamente modelli e driver importanti oltre a fornire un'interfaccia altamente dinamica per la creazione di visualizzazioni di dati.
Tuttavia, se vuoi misurare i KPI in tempo reale, avrai bisogno di un sistema di monitoraggio, come Einblick, che aggiorni automaticamente i dati e invii avvisi.
Predictive Analytics
Utilizza i dati per creare modelli di previsione. I modelli di previsione e abbandono sono esempi popolari in quest'area.
Ma non esistono già strumenti (autoML) che consentono a persone non tecniche di generare modelli?
Tali strumenti esistono – si consideri KNIME, Rapid Miner e Alteryx – ma molti di essi funzionano replicando i motori del flusso di lavoro: i dati arrivano, si esegue qualche operazione e l'output viene consegnato a un altro operatore.
Potresti chiederti se un'interfaccia utente simile a un flusso di lavoro sia perfetta. Dopo aver sperimentato le prime iterazioni, credo che la loro interfaccia utente sia una soluzione migliore per le persone non tecniche.
Einblick consente agli utenti di creare e condividere modelli di previsione, nonché unire e modificare numerosi set di dati.
Ancora più cruciale, gli utenti sviluppano progressivamente modelli e app di dati utilizzando un'interfaccia accattivante che consente loro di combinare visualizzazioni, modelli e analisi dei dati.
Analitica prescrittiva
Puoi creare simulazioni, scenari o simulazioni utilizzando i dati utilizzando Einblick.
Può anche aiutarti a comprendere il significato di variabili e predittori importanti, nonché a costruire e analizzare scenari. Strumenti avanzati come la simulazione Monte Carlo saranno inclusi a breve.
Chi può utilizzare la piattaforma?
Indipendentemente dal tuo settore, attività o funzione, può aiutarti a fare rapidamente scelte basate sui dati. Alcuni di essi sono elencati di seguito:
1. produzione
- Previsione della domanda di prodotti.
- Manutenzione predittiva.
- Ottimizza il personale della linea di produzione.
2. Assicurazioni e banche
- I modelli devono essere aggiornati rapidamente per rispondere alle occorrenze attuali.
- Creare una strategia di marketing in base alle esigenze del cliente.
- Migliora l'acquisizione dei clienti.
3. Settore energetico
- Indagare sull'impatto ambientale dell'impianto.
- Identificare le anomalie della rete di distribuzione.
- Tieni traccia della produttività degli impianti di produzione ed estrazione.
4. Settore governativo
- Calcola l'impatto delle politiche future.
- L'impatto del programma dovrebbe essere misurato.
- Prendi decisioni basate sui dati.
5. Settore sanitario
- In scenari di crisi, previsione popolazione.
- Migliora la gestione del rischio.
- Prototipazione rapida di modelli di rischio di ammissione.
6. Settore al dettaglio
- Migliora le campagne di marketing.
- Ottimizza i livelli di forza lavoro utilizzando Covid-19.
- Previsione della domanda in un contesto di mercato mutevole.
Caratteristiche principali
- Visualizzazione dati montatura – Usa il pieno potenziale dei frame di dati Python per modificare i dati e interagire con diversi set di dati sullo stesso schermo.
- Su una tela a forma libera, Visual Analytics – Sono supportate iterazioni rapide tra caricamento, pulizia, conversione, visualizzazione e modellazione dei dati su un'area di disegno illimitata a forma libera.
- Apprendimento automatico interattivo – Crea modelli ML utilizzando il pluripremiato strumento interattivo AutoML di Einblick mantenendo il controllo sulle specifiche del modello.
- OTTIMIZZAZIONE – Ottimizza per i risultati che sono importanti per la tua azienda e cogli i compromessi che derivano da varie azioni alternative.
- Collaborazione – Consente la collaborazione di persona e remota con i colleghi nella stessa stanza. È stato creato per browser desktop, nonché per interfacce penna e touch.
- Facile implementazione del cloud – È facilmente implementabile nel cloud pubblico o privato e si integra con i sistemi di archiviazione e database esistenti.
- Flessibilità – Integra le tue funzioni Python come nuovi operatori visivi, rendendole disponibili a tutto il tuo team o azienda.
- Reti di sicurezza statistiche – L'assistente statistico semplifica il processo di selezione del test statistico appropriato per i tuoi dati.
Iniziare con Einblick
1. Accesso
Quando avvii Einblick, ti verrà richiesta una schermata di accesso.
2. Menu principale
Verrai indirizzato al menu principale dopo aver effettuato l'accesso.
Le parti evidenziate sopra sono discusse più avanti.
Aggiungi nuovo pulsante
Il metodo principale per aggiungere nuovi elementi è tramite il aggiungi Nuovo pulsante. Quando si fa clic su di esso, viene visualizzato un menu di scelte che descrivono in dettaglio le cose che è possibile aggiungere, come mostrato nella figura seguente.
Schede articolo
Puoi accedere ai numerosi tipi di elementi accessibili in Einblick facendo clic sulle varie schede degli elementi.
Ad esempio, visitando la scheda degli spazi di lavoro verranno visualizzati tutti i luoghi di lavoro a cui si ha accesso. Tieni presente che i prodotti a cui non hai accesso non verranno visualizzati qui.
Include:
- Recente
- File
- Dati
- Operatori
- Utenti
La barra di ricerca, spiegata di seguito, può essere utilizzata per filtrare gli oggetti visualizzati.
Barra di ricerca
La barra di ricerca si estende per rivelare tutti gli elementi utilizzati di recente, le query recenti e i tag che sono attualmente visibili quando si fa clic su di esso (descritto più avanti).
Nei risultati della ricerca apparirà qualsiasi elemento con un nome o un tag corrispondente.
Voci del menu principale
Nel menu principale, ogni oggetto rappresenta una casella con cui puoi interagire. Puoi spostare queste cose altrove nel menu principale se vuoi metterle in relazione con altre voci.
Gli elementi possono anche essere collegati con opzioni, accessibili tramite il menu a tre punti, come illustrato nella figura seguente.
3. Carica set di dati
Supporta una varietà di interfacce dati, consentendoti di accedere ai tuoi dati indipendentemente da dove si trovano. Il metodo più semplice per iniziare è con un file CSV, ma puoi anche esaminare Start facendo clic su:
- Aggiungi nuovo
- Dataset
- Carica file CSV
- Caricamento rapido
Il tuo file CSV apparirà in dataset area del menu principale dopo che è stato inviato al sistema.
4. Crea un nuovo spazio di lavoro
Per iniziare ad analizzare i tuoi dati, devi prima creare uno spazio di lavoro e collegarlo al tuo set di dati. È possibile associare un numero arbitrario di set di dati a ciascuna area di lavoro.
Clicchi aggiungere nuove e quindi spazio di lavoro per creare un nuovo spazio di lavoro.
Nella scheda spazi di lavoro verrà aggiunto un nuovo spazio di lavoro e un pannello a destra fornirà informazioni relative all'area di lavoro.
Trascina l'icona di un set di dati dalla scheda dei set di dati nell'area dei set di dati del pannello dell'area di lavoro per collegarla ad essa.
Per accedere all'area di lavoro, fai clic sull'icona della freccia sulla sua icona o sul pulsante Apri nella parte superiore del suo pannello. Puoi anche aggiungere il set di dati all'area di lavoro in un secondo momento.
5. Infine, usa l'area di lavoro
Un'area di lavoro è un'area interattiva su cui è possibile disporre graficamente i dati per l'esplorazione, nonché eseguire attività di data mining e modellazione predittiva.
Prezzi
Puoi iniziare a utilizzare il sito con il suo piano Basic, che è completamente gratuito e ha una miriade di funzionalità. Offre anche due piani premium, che sono dettagliati di seguito:
- Pro: $ 45/utente/mese (fatturato annualmente).
- Impresa: contatta il team Einblick per prezzi personalizzati.
Vantaggi
- Migliora la collaborazione analitica.
- Modelli migliorati e insight più rapidi
- La scienza dei dati dei cittadini potenziata.
Svantaggi
- Alcune persone potrebbero trovare il posto di lavoro poco attraente.
Conclusione
Per riassumere, la democratizzazione dell'analisi prescrittiva richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui gli individui interagiscono con i dati.
Einblick è la prima piattaforma di elaborazione dei dati visivi, che combina le migliori caratteristiche degli strumenti di intelligenza artificiale incentrati sul flusso di lavoro e di strumenti di BI incentrati sulla visualizzazione.
È progettato dal basso verso l'alto per facilitare la collaborazione, in remoto o di persona, consentendo ai team di prendere decisioni basate sui dati.
Provalo e condividi i tuoi pensieri con noi.
Mark
Bello scrivere, Jay. Mi sono imbattuto in questo quando ho cercato di scoprire Einblick.